カリフォルニア州マウンテン ビューに拠点を置く Ghost の Jay Gierak 氏は、Wayve のデモに感銘を受け、同社の全体的な見解に同意しています。 「ロボット工学のアプローチは、これを行うのに適切な方法ではありません」と Gierak 氏は言います。
しかし、Wayve の深層学習への全面的な取り組みについては、彼は納得していません。 単一の大きなモデルの代わりに、Ghost は何百もの小さなモデルをトレーニングし、それぞれが専門性を備えています。 次に、どのモデルをどの状況で使用するかを自動運転システムに指示する単純なルールを手作業でコード化します。 (Ghost のアプローチは、イスラエルに本拠を置く別の AV2. 企業 Autobrains が採用したものと似ています。ただし、Autobrains はさらに別のニューラル ネットワーク層を使用してルールを学習します。)
Ghost の共同設立者で CTO の Volkmar Uhlig 氏によると、AI をそれぞれが特定の機能を持つ多くの小さな断片に分割することで、自動運転車が安全であることを簡単に確認できるようになります。 「ある時点で、何かが起こるでしょう」と彼は言います。 「そして、裁判官は、「前に人がいる場合は、ブレーキをかけなければならない」というコードを指さすように求めます。 そのコードが存在する必要があります。」 コードはまだ学習できますが、Wayve のような大規模なモデルでは見つけるのが難しいでしょう、と Uhlig は言います。
それでも、両社は補完的な目標を追い求めています。ゴーストは、高速道路で自動運転できる消費者向け車を作りたいと考えています。 Wayve は、自動運転車を 100 都市に設置する最初の企業になりたいと考えています。 Wayve は現在、英国の食料品大手の Asda と Ocado と協力して、都市部の配送車両からデータを収集しています。
しかし、多くの点で、両社は市場のリーダーに大きく遅れをとっています。 Cruise と Waymo は、無人運転で何百時間も運転しており、すでに少数の場所で一般向けにロボタクシー サービスを提供しています。
「目の前にある挑戦の規模を小さくしたくありません」とホークは言います。 「AV業界は謙虚さを教えてくれる」